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Dify個人検証レポート（前編）

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検証
Dify
idea

調査の経緯

私は現在、社内SEを志望して転職活動中です。
スキル証明と将来的な課題解決への取り組み方を示す目的でポートフォリオ作成を検討していました。

面接を通じてよく耳にしたのが、
「社内問い合わせ（QA対応）に多くの工数がかかっている」 という課題です。
この課題を解決する手段として、Laravel / Vue.js による簡易ChatBot構築を考えていました。

仮想課題と解決案（簡易整理）

No 課題 解決案 / 機能
1 社内業務システムの問い合わせが多い FAQデータベース化＋キーワード検索による即時回答
2 就業規則・社内規程を読まずに問い合わせが来る 規程ファイルからAIが該当箇所を抽出し回答
3 業務ツール（Office等）のトラブルが多い OpenAI API による簡易トラブルシュート / 一次回答
4 FAQ / 規程の更新が手間 管理画面からCRUD管理
5 利用頻度・ログ・コスト把握が困難 部署別利用ログ・コストを可視化するダッシュボード提供

想定していた構成

  • チャット画面
    　Vue.js によるユーザー入力UI
  • バックエンド
    　Laravel REST API
  • AI活用
    　OpenAI API による回答生成
  • データベース
    　PostgreSQL によるFAQ / ログ / 統計管理
  • 管理画面
    • ユーザー管理（作成 / パスワード / 権限）
    • FAQ管理（CRUD）
    • 利用頻度・ログ・コスト可視化ダッシュボード

気づいたこと

よく考えたら、文書を読み取り、質問に合った回答を返す仕組みをゼロから作るのは大変。
一人・短期間で構築するのは現実的ではないと気づきました（笑）。

そこで、「何か便利なサービスはないか？」と調べた結果、Dify に辿り着きました。
ポートフォリオとして独自開発は不要と判断しましたが、せっかくなので Dify を使った社内QA効率化について調査を進めました。

Difyとは？

Dify は、オープンソースの LLMOps プラットフォーム。
ノーコード / ローコードで AIチャットボットや RAG型アプリを構築できます。

Difyの主な特徴

  • 視覚的ワークフロー設計
    　チャットフロー / プロンプト設計をGUIで簡単に構築可能

  • 多様なLLMに対応
    　OpenAI GPT / Azure OpenAI / Claude / Hugging Face 等利用可

  • 高性能RAG機能
    　PDF・Word・Markdown等を自動分割・インデックス化し、文書参照回答が可能

  • 充実した運用機能
    　プロンプト編集 / 実行ログ / アクセス権管理など、運用に必要な機能完備

料金 / 導入コスト

料金体系（概要）

項目 内容
Dify OSS版 無料（オープンソース / GitHub 公開）
Dify SaaS版 商用プランあり（APIコール数 / ストレージ課金）
LLM利用料 OpenAI / Azure OpenAI / Claude等 別途必要（API課金）

自社サーバ不要！OSS版 Dify が使える

Xserver なら、公式サイトに Dify 導入手順 が公開されています。
サーバがなくても VPS を借りれば、低コスト＆短時間で導入できます。

次回：Difyを活用した、社内QA自動化チャットボット構築手順（後編） に続く

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